Veterinary School Admission Interviews, Part 3: Strategies for Increasing Interview Validity
Notice bibliographique
Résumé
The veterinary school admission interview is a widely used selection tool, yet concerns persist about its reliability, validity, and cost. Relative to medicine, optometry, and dentistry schools, veterinary schools have been more likely to conduct panel interviews and to fix the interview's weight in selection decisions, strategies that increase interview validity. This article provides strategies for further increasing the veterinary school interview's validity. Interview reliability and validity studies point to key strategies the veterinary school admissions committee can implement before the interview: (1) establishing the interview's purpose(s); (2) conducting a "job" analysis to identify desirable candidate skills, knowledge, and attributes; (3) developing a structured and panel interview where interviewers, if possible, are blind to other admission data; (4) training interviewers; (5) setting a reasonable interview schedule; and (6) determining methods for analyzing applicant data. During the interview, interviewers should proceed through a structured series of steps: (1) open the interview with a specified agenda; (2) probe for information using structured questions and anchored rating scales; (3) close the interview to allow for candidate questions; and (4) evaluate the interview data. After the interview, the admissions committee should (1) analyze the interview data within and across interviewers and (2) analyze the data across all selection tools in order to assign relative weights to the selection tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».